基于python实现计算两组数据P值

本是古典何须时尚 2022-12-27 09:08 100阅读 0赞

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我们在做A/B试验评估的时候需要借助p\_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。

**一、代码**

# TTest.py
    # -*- coding: utf-8 -*-
    '''
    # Created on 2020-05-20 20:36
    # TTest.py
    # @author: huiwenhua
    '''

## Import the packages ##

import numpy as np  
from scipy import stats

def get\_p\_value(arrA, arrB):

a = np.array(arrA)  
b = np.array(arrB)

t, p = stats.ttest\_ind(a,b)

return p

if **name** == “**main**”:  
get\_p\_value(\[1, 2, 3, 5, \], \[6, 7, 8, 9, 10\])

**二、T检验：两样本T检验**

两样本t检验是比较两个样本所代表的两个总体均值是否存在显著差异。除了要求样本来自正态分布，还要求两个样本的总体方差相等也就是“方差齐性”。

检验原假设：样本均值无差异(μ=μ0)

Python命令stats.ttest\_ind(data1,data2)

当不确定两总体方差是否相等时，应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene(data1,data2)如果返回结果的p值远大于0.05，那么我们认为两总体具有方差齐性。如果两总体不具有方差齐性，需要加上参数equal\_val并设定为False，如下。

stats.ttest\_ind(data1,data2,equal\_var=False) // TTest中默认是具有方差齐性

**三、结果解释**

当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为样本均值存在显著差异，具体的分析要看所选择的是双边假设还是单边假设（又分小于和大于）注意stats.ttest\_ind进行双侧检验。

当t值大于0，则有(（1-p）\* 100)%的把握认为认为第一组数据好与第二组数据。例如p=0.05,那么我们有95%的把握认为第一组数据好于第二组数据。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com。

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